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搜索资源列表

  1. HOG-LBP-detection

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  2. 该程序分别提取正负样本图像的HOG和LBP特征,利用支持向量机进行样本训练,得到行人分类器。利用训练好的分类器进行检测,实验结果表明,该方法可以有效检测出图像中的行人,并达到了较好的检测结果。-A novel approach based on combining Histogram of oriented gradients (HOG) and LocalBinary Pattern(LBP) is suggested in the program.Also liner SVM is acte
  3. 所属分类:其他小程序

    • 发布日期:2013-02-16
    • 文件大小:13.91kb
    • 提供者:邵文
  1. SVM2004

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  2. 支持向量机工具箱,内含demo程序,教你如何训练SVM和进行特征分类-Suppot Vector Machine (SVM) toolbox, Author Dr Gavin C. Cawley
  3. 所属分类:Other systems

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:450.94kb
    • 提供者:王平
  1. 0024

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  2. 匹配追踪和正交匹配追踪,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,Relief计算分类权重。- Matching Pursuit and orthogonal matching pursuit, Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and the final recognition, Relief computing classification weight.
  3. 所属分类:Other systems

    • 发布日期:2017-12-15
    • 文件大小:4kb
    • 提供者:赵文稳
  1. learning-spark-master

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  2. 将逻辑回归应用于二元分类的情况。这里以垃圾邮件分类为例,即是否为垃圾邮件两种情况。然后,根据词频把每个文件中的文本转换为特征向量,训练出一个可以把两类消息分开的逻辑回归模型,判断输入测试语句是否为垃圾邮件。(Spark MLlib (Java): Input: spam.txt; normal.txt; text sentence. Output:1.0(spam), 0.0(normal email))
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2018-04-28
    • 文件大小:110kb
    • 提供者:
  1. matlab表情识别

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  2. Matlab表情识别,特征脸[1 ]作为面部表情分类的方法。首先,利用训练图像创建低维人脸空间(pca)。这是通过训练图像集主成分分析(PCA)及图片主成分分析(即具有较大特征值的特征向量)获得的。 结果,所有的测试图像以所选择的主成分表示,计算投影图像与所有投影列车图像的欧几里得距离,选择最小值以找出与试验图像最相似的训练图像。(The feature face [1] is used as a facial expression classification method. Firstly,
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2019-03-12
    • 文件大小:4.47mb
    • 提供者:bbqQq
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